伪彩色图像变换(共10页).doc

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1、精选优质文档-倾情为你奉上摘要. 数字图像处理(Digital Image Processing)是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术，又称为计算机图像处理。扩展了人眼的视觉范围，使之跳出传统的可视界限，在人类生活发展的各个方面至关重要。如何用计算机系统解释图像，形成了图像的理解或称为计算机视觉，以实现人类更好的理解外部世界。所谓伪彩色图像处理，就是将图像中的黑白灰度级编程不同的彩色，如过分层越多，人眼所能提取的信息也多，从而达到图像增强的效果。这是一种视觉效果明显，又不太复杂的图像增强技术。伪彩色图像处理技术不仅适用于航空摄影和遥感图片，也可用于x光片

2、及云母的判读等处理中。实现伪彩色处理的主要方法主要有密度分割法、灰度级-伪彩色变换法、频域伪彩色处理等多种方法。我们在这里主要介绍了各种方法的基本原理并重点介绍了灰度级-伪彩色变换法的程序设计。关键词：计算机视觉 伪彩色 灰度级 图像增强 matlab目 录3 第一章 伪彩色增强的基本原理彩色图像处理被划分为三个主要领域，即：全彩色、假彩色和伪彩色处理，我们主要讨论的是伪彩色处理。伪彩色处理的问题是分配彩色给某种灰度（强度或强度范围），以增强辨识能力。伪彩色处理的方法主要有灰度分割法、灰度级-伪彩色变换法、频域伪彩色处理等方法。 1.1伪彩色增强的目的伪彩色增强是把黑白图像的各个不同灰度级按照

3、线性或非线性的映射函数变换成不同的彩色，得到一幅彩色图像的技术。使原图像细节更易辨认，目标更容易识别，能够成为。伪彩色增强的方法主要有密度分割法、灰度级一彩色变换和频率域伪彩色增强三种。原理框图1.2 伪彩色增强的方法1.灰度分割法密度分割法是把灰度图像的灰度级从0（黑）到M0（白）分成N个区间Ii(i=1，2，N),给每个区间Ii指定一种彩色Ci，这样，便可以把一幅灰度图像变成一幅伪彩色图像。该方法比较简单、直观。缺点是变换出的彩色数目有限。灰度是描述灰度图像内容的最直接的视觉特征，它指黑白图像中点的颜色深度，范围一般从0到255白色为255，黑色为0，中间的数字从小到大表示由黑到百的过渡色

4、，即可以表示不同的灰度等级。灰度切分示意图如右图。设原始黑白图像的灰度范围为：0f(x,y)L 用k+1灰度等级把该灰度范围分为k段：I0，I1,.,Ik I0=0(黑)，Ik=L（白）映射每一段灰度成一种颜色，映射关系为(x,y)= C1 (I（i-1）f（x，y）I（i）；i=1，2.k) 这里(x,y)为输出的伪彩色图像；Ci为灰度在I(i-1),I(i)中时所映射成的彩色。经过这种映射处理后，原始黑白图像f（x，y）就变成了伪彩色图像(x,y)。若原始图像f（x，y）就编程了伪彩色图像(x,y)。若原始图像f（x，y）的灰度分布遍及上述k个灰度段，则伪彩色图像(x,y)就具有k中彩色。

5、 2.空间域灰度级一彩色变换根据色度学原理，将原图像f(x,y)的灰度范围分段，经过红、绿、蓝三种不同变换TR(?)、TG(?)和TB(?)，变成三基色分量IR(x,y)、IG(x,y)、IB(x,y)，然后用它们分别去控制彩色显示器的红、绿、蓝电子枪，便可以在彩色显示器的屏幕上合成一幅彩色图像。 由上图可以总结出一下的映射函数。下式表示R（x，y）、G(x,y)、B(x，y)的R、G、B通道的颜色值，其中，f（x，y）表示特定点灰度图像的灰度值，f式所选灰度图像的灰度值。0f63时R（x，y）=0，G（x，y）=4f（x，y）B（x，y）=255；64f127时R（x，y）=0，G（x，y）

6、=255，B（x，y）=511-4f（x，y）；128f191时R（x，y）=4f（x，y）-511，G（x，y）=255，B（x，y=0；192f255时R（x，y）=255，G（x，y）=1023-4f（x，y），B（x，y）=0；通过上面的映射变换曲线，可以实现对灰度图像的着色。最后再将每一个像素三个通道得到的值相加，就可以将每一个像素进行伪彩色处理。最终得到伪彩色图像。下图为进行伪彩色图像处理的流程图: 3.频率域伪彩色增强 频率域伪彩色增强的方法是：把灰度图像经傅立叶变换到频率域，在频率域内用三个不同传递特性的滤波器分离成三个独立分量； 然后对它们进行逆傅立叶变换，便得到三幅代表不同

7、频率分量的单色图像，接着对这三幅图像作进一步的处理（如直方图均衡化）最后将它们作为三基色分量分别加到彩色显示器的红、绿、蓝显示通道，得到一幅彩色图像。 单分量频域变换流程图 三基色分量频域变换流程图第二章 程序设计2.1 源程序（1）灰度分割法程序I=imread(123.bmp);J=zeros(256,256,3);I=double(I);for i=1:256for j=1:256if 0=I(i,j)&I(i,j)=15R(i,j)=1;G(i,j)=8;B(i,j)=255;else if 16=I(i,j)&I(i,j)=31R(i,j)=2;G(i,j)=48;B(i,j)=25

8、4;else if 32=I(i,j)&I(i,j)=47R(i,j)=4;G(i,j)=112;B(i,j)=252;else if 48=I(i,j)&I(i,j)=63R(i,j)=8;G(i,j)=160;B(i,j)=248;else if 80=I(i,j)&I(i,j)=95R(i,j)=16;G(i,j)=192;B(i,j)=240; else if 96=I(i,j)&I(i,j)=111R(i,j)=32;G(i,j)=224;B(i,j)=224; else if 112=I(i,j)&I(i,j)=127R(i,j)=64;G(i,j)=248;B(i,j)=192;

9、 else if 128=I(i,j)&I(i,j)=143R(i,j)=128;G(i,j)=255;B(i,j)=160; else if 144=I(i,j)&I(i,j)=159R(i,j)=160;G(i,j)=255;B(i,j)=128; else if 160=I(i,j)&I(i,j)=175R(i,j)=192;G(i,j)=248;B(i,j)=64; else if 176=I(i,j)&I(i,j)=191 R(i,j)=224;G(i,j)=224;B(i,j)=32; else if 192=I(i,j)&I(i,j)=207R(i,j)=240;G(i,j)=1

10、92;B(i,j)=16; else if 208=I(i,j)&I(i,j)=223R(i,j)=248;G(i,j)=160;B(i,j)=8; else if 224=I(i,j)&I(i,j)=239R(i,j)=252;G(i,j)=112;B(i,j)=4; else if 240=I(i,j)&I(i,j)=255R(i,j)=254;G(i,j)=48;B(i,j)=2; else if 64=I(i,j)&I(i,j)=79R(i,j)=255;G(i,j)=8;B(i,j)=1; endendendendendendendendendendendendendendenden

11、dendendJ(:,:,1)=R;J(:,:,2)=G;J(:,:,3)=B;imshow(uint8(J);（2）灰度级彩色处理法程序I=imread(123.bmp);J=zeros(256,256,3);I=double(I);for i=1:256for j=1:256 if 0=I(i,j)&I(i,j)=63 R(i,j)=0;G(i,j)=4*I(i,j);B(i,j)=255;else if 63=I(i,j)&I(i,j)=127 R(i,j)=0;G(i,j)=255;B(i,j)=511-4*I(i,j);else if 128=I(i,j)&I(i,j)=191 R(

12、i,j)=4*I(i,j)-511;G(i,j)=255;B(i,j)=0; else if 192=I(i,j)&I(i,j)=255R(i,j)=255;G(i,j)=1025-4*I(i,j);B(i,j)=0; end end end end endend J(:,:,1)=R;J(:,:,2)=G;J(:,:,3)=B;imshow(uint8(J);2.2 图像（1）灰度分割法 原始图像2 变换后图像（2）灰度级彩色处理法 原始图像 变换后图像第三章 学习心得在做数字图像处理课程设计以前，我一直认为这门学科很简单，但是通过课程设计的学习，我明白了学习跟掌握是两个完全不同的层次，纸上

13、学来终是浅，实践方是万无源。在课设学习过程中，我们通过讨论得到了一个较好的结果，更使我们体验到团队学习工作的重要性，因为大家往一处使劲握们才能获得最后的成功，也增进了彼此的友谊与对对方的了解。通过总结课设过程我明白了：情不能被它的表面现象蒙蔽，只要我们以严肃认真对待，终有海阔天空的时候。这一经验必将会在我们的工作生活中发挥巨大作用。最后要感谢我们的导师，是他让我们在思维短路时茅塞顿开，有了研究的方向，.顺利的完成了这一课题的研究。.参考文献1.数字图像处理学 电子工业出版社 贾永红 20032.数字图像处理(Matlab版) 电子工业出版社 冈萨雷斯 20063.其他数字图像处理和matlab编程方面的书籍及相关学习资料专心-专注-专业